Python快乐编程
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作者千锋教育高教产品研发部编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302576969
出版时间2021-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数272页
字数412千字
定价59.8元
货号SC:9787302576969
上书时间2024-11-03
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商品详情
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作者简介:
胡耀文，清华大学出版社技术编审委员会委员，2009年参与国庆60周年官兵电子纪念册项目，CSDN有名技术专家，博客浏览量超过1460350次，2014年--2016年连续三年获得微软全球MVP最有价值专家。
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内容简介:
本书采用理论与实战相结合的形式，通过生活中的例子来讲解理论知识，结合实际案例代码，帮助读者在掌握机器学习理论的同时，打下项目实践的基础，同时配有丰富的教学资源，帮助读者自学或开展教学工作。本书共13章，涵盖机器学习入门所需的数学知识及相关算法，包括K近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归与梯度下降、支持向量机、AdaBoost算法、线性回归、K-means算法、Apriori算法、FP-growth算法、主成分分析和奇异值分解。本书将理论与实际操作相结合，通过丰富的程序实例和详尽的步骤讲解，与读者一起跳出枯燥的理论知识，快乐学习。本书适合刚进入机器学习领域的读者，也可以作为大专院校相关专业的教材。
目录:
第1章初识Python机器学习
1.1机器学习简介
1.1.1机器学习的起源及发展
1.1.2监督学习
1.1.3无监督学习
1.1.4半监督学习
1.1.5强化学习
1.1.6机器学习程序开发步骤
1.1.7机器学习发展现状
1.1.8机器学习的未来
1.2使用Python语言开发
1.3NumPy函数库基础
1.3.1NumPy函数库的安装
1.3.2NumPy函数库入门
1.4SciPy函数库基础
1.4.1SciPy函数库的安装
1.4.2SciPy函数库入门
1.5Matplotlib库
1.5.1Matplotlib库的安装
1.5.2Matplotlib库的使用
1.6集成开发环境Anaconda
1.7本章小结
1.8习题
第2章K近邻算法
2.1K近邻算法概述
2.1.1K近邻算法的基本思想
2.1.2K近邻的距离度量表示法
2.1.3K值的选择
2.2K近邻算法的实现：KD树
2.2.1KD树简介
2.2.2KD树的构建
2.2.3搜索KD树
2.3实战：利用K近邻算法改进约会网站
2.4本章小结
2.5习题
第3章决策树
3.1决策树与信息熵
3.1.1决策树简介
3.1.2信息与自信息
3.1.3信息熵
3.1.4信息增益与划分数据集
3.2构建决策树
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